zexer

d = {'4027119169': {'order_id': '4027119169', 'quantity': 1, 'price': '15,73₴', 'item_name': 'StatTrak™ AK-47 | Fire Serpent (Well-Worn)'}}
print(d['4027119169']['price'])

Если же в словаре будет несколько ключей, обратите внимание на возможность обращения как к генератору через next()
print(d[next(iter(d))]['price'])

df['User_Score'] = pd.to_numeric(df['User_Score'], errors='coerce')

Чтобы понять что такое errors='coerce' предлагаю ознакомиться с данной функций.
Есть еще вариант приведения к правильным типам во время чтения файла, через converters.

converters= {
    'User_Score': lambda x: pd.to_numeric(x, 'coerce')
}
df = pd.read_csv('game2.csv', converters=converters)

Советую также почитать про converters, с помощью него можно обрабатывать все входящие столбцы в зависимости от того, что вам требуется сделать с ними.

Он ожидает что вы впишите значения для двух инпутов.
В консоли этого не видно, так вы не обозначили текст инпута.
Напишите так и увидите результат.

a = int(input('Первая переменная: '))
b = int(input('Вторая переменная: '))
print(a + b)

Можно через оконную функцию rank сделать, почитайте про это.

В местах где input разберитесь со скобками, из не равное количество открывающих и закрывающих.

import pandas as pd

dates = pd.date_range(start='2020-01-01', periods=500)

df = pd.DataFrame({'Timestamp': dates, 'Value': range(len(dates))})

df = df[((df['Timestamp'] >= '2020-03-15') & (df['Timestamp'] <= '2020-12-31')) | (df['Timestamp'] >= '2021-02-03')]

Если "сегодняшняя дата" будет регулярно меняться, то используйте pd.Timestamp.now() вместо '2021-02-03'